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【Pytorch 】笔记五:nn 模块中的网络层介绍

疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。

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时序分析五边形战士!清华提出TimesNet:预测、填补、分类、检测全面领先|ICLR 2023

---- 新智元报道   编辑:LRS 好困 【新智元导读】时间序列分析在现实世界中的应用非常广泛,覆盖气象、工业、医疗等众多领域。近期,清华大学软件学院机器学习实验室提出了时序基础模型TimesNet,在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 实现任务通用是深度学习基础模型研究的核心问题,也是近期大模型方向的主要关注点之一。 然而,在时间序列领域,各类分析任务的差别较大,既有需要细粒度建模的预测任务,也有需要提取高层语义信息的分类任务。如何构建统一的深度基础模型高效地完

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